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国家公务员局_2023年国家公务员考试大纲已发布|由此查看
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★『2023国家公务员行测备考技巧干货：数量关系之工程问题巧赋值』
说到公考，不少考公人的瞬间反应便是：要考很多模块，需要上知天文下知地理，尤其是数量关系简直难于登天!
那么，作为一名经验丰富的数资老师，客观来说，数量关系这个模块确实会出难题，比如：排列组合问题、行程问题、几何问题等，但并不是所有题都难，比如：工程问题，只要我们掌握了方法，轻轻松松让你对的稀里糊涂，不信我们一起来看。
那么，我们一般把有什么特征的题型界定为工程问题呢?其实，现实生活中比较常见的涉及到工程量的问题，都可以理解为狭义上的工程问题，比如：修桥、铺路，建学校等等。但从广义上来说，只要涉及完成一件事情需要多长时间的问题，都可以理解为工程问题。
那么，在工程问题中，我们需要掌握一些什么知识点才能解决这类问题呢?
接下来我们一起认识一下工程问题的知识点和解题思路。
1、核心公式：
工作总量=工作效率×工作时间
注：(1)当工作效率一定的情况下，工作总量与工作时间呈正比例;
(2)当工作时间一定的情况下，工作总量与工作效率呈正比例;
(3)当工作总量一定的情况下，工作时间与工作效率呈反比例。
2、高频考法题干特征
给定时间型：题目中只给定不同主体的完工时间，其余量未知;
效率制约型：题目中不仅给定工作时间，还给出效率的比例倍数关系。
3、解题思路：赋值法
给定时间型：先赋工作总量为时间的公倍数，再求效率，最后求所求量;
效率制约型：先按照效率比赋值效率，再求工作总量，最后求所求量。
看吧，是不是非常好理解。那接下来我们一起来看看这两种高频考法在真题中具体是以什么样子呈现的?又是如何用方法来解题的?
【例1】一项工程由甲、乙工程队单独完成，分别需50天和80天。若甲、乙工程队合作20天后，剩余工程量由乙、丙工程队合作需12天完成，则丙工程队单独完成此项工程所需的时间是：
A. 40天
B. 45天
C. 50天
D. 60天
【答案】D
【解析】第一步，本题考查工程问题，属于给定时间型，用赋值法解题。
因此，选择D选项。
【例2】甲工程队与乙工程队的效率之比为4:5，一项工程由甲工程队单独做6天，再由乙工程队单独做8天，最后由甲、乙两个工程队合作4天刚好完成，如果这项工程由甲工程队或乙工程队单独完成，则甲工程队所需天数比乙工程队所需天数多多少天?
A. 3
B. 4
C. 5
D. 6
【答案】C
至此，相信大家对工程问题有了一个基本的了解和掌握，所以说想要顺利高分上岸，其实并不是完全放弃数量关系，而是选择出不难的部分快速拿分。正所谓：良禽择木而栖，我们公考测试的是大家合理取舍的能力，而对于数量关系，我们就把像工程问题这一类简单且高频的考点稳稳拿下，那么上岸便指日可待了。
最后，再给大家巩固和总结一下这部分的知识点。
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2022年相关考试试题：
AlphaGo（阿尔法围棋程序）总体上由两个神经网络构成，以下把它们简单称为“两个大脑”。这只是一个比喻，在对弈时，这两个大脑是这样协同工作的：第一个大脑的简单模式会判断出在当前局面下有哪些走法值得考虑。第一个大脑的复杂模式通过蒙特卡洛树来展开各种走法，即所谓的“算棋”，以判断每种走法的优劣。在这个计算过程中，第二个大脑会协助第一个大脑通过判断局面来砍掉大量不值得深入考虑的分岔树，从而大大提高计算效率。与此同时，第二个大脑通过下一步棋导致的新局面的优劣也能给出关于下一步棋的建议。最后，两个大脑的建议被平均加权，做出最终的决定。
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其实，这两个大脑的工作方式确实和人类很相似，一个________细部，一个________全局。但AlphaGo最终结合两者的方式相当简单粗暴：让两者各自评估一下每种可能的优劣，然后取一个平均数，这可绝不是人类的思维方式。
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对人类来说，这两种思考问题方式的结合要复杂得多——不仅仅在围棋中是这样。人们并不总是同时对事态做出宏观和微观的判断，而是有时候侧重于大局，有时候侧重于细部。具体的精力分配取决于事态本身，也取决于人在当时的情绪、心理和潜意识应激反应。这当然是人类不完美之处，但也是人类行为丰富性的源泉。
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为什么要让人工智能去下围棋？有很多理由。但在我看来最重要的一个，是能够让我们更深入地理解智能的本质。
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神经网络和机器学习在过去十年里跃进式的发展，确实让人工智能做到许多之前只有人脑才能做到的事，但这并不意味着人工智能的思维方式接近了人类。而且吊诡的是，人工智能在计算能力上的巨大进步，反而掩盖了它在学习人类思维方式上的短板。和国际象棋中的深蓝系统相比，AlphaGo已经和人类接近了许多，深蓝仍然依赖于人类外部定义的价值函数，所以本质上只是个高效计算器。但AlphaGo的价值判断是自我习得的，这就有了人的影子，而且AlphaGo的进步依赖于海量的自我对局数目，这当然是它的长处，但也恰好说明它并未真正掌握人类的学习能力。一个人类棋手一生至多下几千局棋，就能掌握AlphaGo在几百万局棋中所训练出的判断力，这足以证明，人类学习过程中还有某种本质是暂时无法用当前的神经网络程序来刻画的。
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这当然不是说AlphaGo应该试图去复制一个人类棋手的大脑，但是AlphaGo的意义也不应该仅仅反映在它最终的棋力上。它是如何成长的？它的不同参数设置如何影响它的综合能力？如果有其他水平相当的人工智能和它反复对弈，它能否从对方身上“学到”和自我对弈不同的能力？对这些问题的研究和回答，恐怕比单纯观察它是否有朝一日能够超越人类重要得多。
A.两个大脑的工作方式有很大差异
B.第二个大脑主要提高计算效率
C.两个大脑在工作中并不区分主次
D.最终决定综合两个大脑的计算结果
【答案】：B
【解析】：
第一步，分析文段，将选项与文段一一对应。
第二步，辨析选项。A项对应根据第一段“第一个大脑的简单模式会判断出在当前局面下有哪些走法值得考虑”“第二个大脑会协助第一个大脑通过判断局面来砍掉大量不值得深入考虑的分岔树”，可知两个大脑的工作方式不一样，符合文意。B项对应第一段“第二个大脑会协助第一个大脑……从而大大提高计算效率”，可知“提高计算效率”只是第二个大脑辅助第一个大脑达到的结果，并不是它的主要工作，曲解文意，错误。C项对应第二段“让两者各自评估一下每种可能的优劣，然后取一个平均数”可知，两个大脑都很重要，文段并没有区分主次，符合文意。D项对应第一段“两个大脑的建议被平均加权，作出最终的决定”可知，符合文意。
因此，选择B选项。
